Metformin inhibits the senescence‐associated secretory phenotype by interfering with <scp>IKK</scp>/<scp>NF</scp>‐κ<scp>B</scp> activation
Notice bibliographique
Résumé
We show that the antidiabetic drug metformin inhibits the expression of genes coding for multiple inflammatory cytokines seen during cellular senescence. Conditioned medium (CM) from senescent cells stimulates the growth of prostate cancer cells but treatment of senescent cells with metformin inhibited this effect. Bioinformatic analysis of genes downregulated by metformin suggests that the drug blocks the activity of the transcription factor NF-κB. In agreement, metformin prevented the translocation of NF-κB to the nucleus and inhibited the phosphorylation of IκB and IKKα/β, events required for activation of the NF-κB pathway. These effects were not dependent on AMPK activation or on the context of cellular senescence, as metformin inhibited the NF-κB pathway stimulated by lipopolysaccharide (LPS) in ampk null fibroblasts and in macrophages. Taken together, our results provide a novel mechanism for the antiaging and antineoplastic effects of metformin reported in animal models and in diabetic patients taking this drug.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».